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下列操作不属于数据分析和挖掘的一般流程的是（）。
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下列操作不属于数据分析和挖掘的一般流程的是（）。
A、数据预处理
B、探索性分析
C、从平台或渠道获取数据
D、将模型结果进行可视化
正确答案：C
Tag：
数据
模型
流程
时间：2024-03-21 12:22:19
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Python中只能使用“#”作为注释，并且可以对多行注释。
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数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，不包括（）。
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删除缺失值的函数dropna（），默认是删除行，如果要对列进行删除，则需要添加参数（）。
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数据预处理是数据分析工作的（）。
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下列关于函数dropna（）的说法正确的是（）。
4.
数据预处理是数据分析工作的准备阶段。
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下列不属于缺失值的产生原因的是（）。
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下列关于函数dropna（）的说法不正确的是（）。
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除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数（）实现。
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数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，主要包括（）。
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一般数据的预处理，主要包括（）。
10.
缺失值的产生有可能是因为某些原因没有收集到信息，也有可能是对于这些个体来说这些属性是不可用的。
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缺失值的产生，有可能是因为（）。
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duplicated（）函数会返回一个布尔数组，表明每一行是否与前面行有重复。
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dropna（）函数默认是删除列，要对行进行删除，则需要添加参数axis=1。
4.
除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数dropna（）作用于数据框来实现。
5.
在某些情况下，有些时候并不一定会收集到数据，因而会造成观测值或变量的数据有缺失，这些缺失的数据就称为缺失值。
6.
dropna（）函数默认是删除行，要对列进行删除，则需要添加参数axis=0。
7.
如果数据质量不高，则会影响数据挖掘的结果。
8.
为了去除异常值，我们可以对每个变量计算Z（）得分，然后去除那些Z（）得分异常高或者异常低的个体。
9.
异常点通常是指处于数据边界和数据集中的其他点有着不同模式的点。
10.
数据预处理是数据分析工作的实施阶段。